• 자동차안전학회지
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• 제4권1호
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• pp.12-17
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• 2012

ADAS(Advanced Driver Assistance System) which is developed for alleviating driver's load has become improved with extending it's role. Previously, ADAS offered simple function just to make driver's convenience. However, nowadays ADAS also acts as Active Safety system which is made to release and/or prevent accidents. Longitudinal control system, as one of major parts of Active Safety System, is assessed as doing direct effect on avoiding accidents. Therefore, many countries such as Europe and America has pushed longitudinal control system as a government-wide project. In this paper, it covers the result of evaluation system and vehicle evaluation for development study in FCW, ACC and AEB.

• 대한인간공학회지
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• 제29권1호
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• pp.1-5
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• 2010

The purpose of the paper is to review current trends and future issues of automotive ergonomics. The current trends include 1) universal design considering for regional differences, elderly drivers, female drivers, 2) quantification of driver's discomfort 3) trade-off between design trends and comfort, 4) digital ergonomic evaluation with digital human models 5) optimization of driver's interface. The future issues of automotive ergonomics cover 1) intelligent driver assistance system 2) Fun-to-drive and 3) differentiation from other vehicles based on ergonomics.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.37-44
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• 2015

In this paper, we propose the assistance method to enable safe driving through analysis of dangerous driving behavior using real-time alarm by vehicle speed, azimuth data and smartphone. For this method, smartphone is receiving driving data from digital tachograph using communication. Safe driving habit is a very important issue to commercial vehicle because that driver's long time driving than other vehicle type driver. Existing methods are very inefficient to improve immediately dangerous driving habits during driving because proceed driving behavior analysis after the vehicle operation. We propose the new safe driving assistance method that can prevent traffic accidents by real-time and improve the driver's wrong driving habits through real-time dangerous driving behavior analysis and notification the result to the driver. We have confirmed that the method in this paper will help to improve driving habits and can be applied through the proposed method implementation and simulation experiment.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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• pp.161-164
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• 1999

An effective approach to lane detection in driver assistance system (DAS) is proposed, based on the decomposition of lane markings. The properties of the decomposed lane markings are discussed, and analyses on lane curvature are given. The current lane on road is detected quickly, the neighboring lane regions are also extracted for lane planning of the vehicle, and the parameters of lane structure are accurately estimated.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.149-155
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• 2020

한국도로교통공단은 교통사고분석시스템(TAAS)을 활용하여 2015년부터 발생한 교통사고 원인을 분석한 통계를 제공하고 있다. 교통사고 발생 주요 원인으로, 2018년 한해 전체 교통사고 발생원인 중 전방주시 부주의가 대부분의 원인임을 TAAS를 통해 발표했다. 교통사고 원인에 대한 통계자료의 세부항목으로 운전 중 스마트폰 사용, DMB 시청 등의 안전운전 불이행 51.2%와 안전거리 미확보 14%, 보행자 보호의무 위반 3.6% 등으로, 전체적으로 68.8%의 비율을 보여준다. 본 논문에서는 Deep Learning의 알고리듬 중 CNN(Convolutional Neural Network)를 활용하여 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS(Advanced Driver Assistance Systems)을 개선한 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 영상처리에 주로 사용되는 Conv2D 기법을 사용하여 운전자의 얼굴과 눈동자의 조향을 분류하는 모델을 학습하고, 차량 전방에 부착된 카메라로 자동차의 주변 object를 인지 및 검출하여 주행환경을 인지한다. 그 후, 학습된 시선 조향모델과 주행환경 데이터를 사용하여 운전자의 시선과 주행환경에 따라, 위험요소를 3단계로 분류하고 검출하여 운전자의 전방 및 사각지대 보조한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.123-129
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• 2014

복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.544-551
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• 2015

본 논문에서는 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS; advanced driver assistance system) 용 이동객체검출 (MOD; moving object detection)을 위한 광학흐름추정기 (OFE; optical flow estimator) 의 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. 광학흐름추정 알고리즘은 차량 환경에서 높은 정확도를 나타내는 광역 최적화 (global optimization) 기반 Brox 알고리즘을 적용하였다. Brox 알고리즘의 에너지 범함수 (energy functional)를 최소화 하는 과정에서 생성되는 Euler-Lagrange 방정식을 풀기 위해 하드웨어 구현에 용이한 Cholesky factorization이 적용되었으며, 메모리 접근율 (memory access rate)를 줄이기 위해 시프트 레지스터 뱅크 (shift register bank)를 도입하였다. 하드웨어 구현은 Verilog-HDL을 사용하였으며, FPGA 기반 설계 및 검증이 수행되었다. 제안된 광학흐름추정기는 40.4K개의 logic slice 및 155개의 DSP48s, 11,290 Kbit의 block memory로 구현되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.54-62
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• 2018

기술의 발전에 따라 다양한 응용을 위한 장치가 연구 및 개발되고 있으며 운전자 보조 시스템은 그 중 대표적인 기술이다. 운전자 보조 시스템 기술은 차량 주변의 정보를 인식하기 위해 영상인식 기법을 사용한다. 차량에 적용되는 운전자 보조 장치는 계산시간이 오래 걸리는 다수의 영상인식기법을 실시간으로 처리하는데 어려움이 존재한다. 이를 위해 제한된 하드웨어에서 영상인식 기법의 실시간 처리를 위한 동적 프레임 제외 기법을 제안한다. 기존의 연구에서 프레임 제외는 처리시간에 비례하여 정적으로 설정되었으며 처리 할 수 있는 영상인식기법의 수가 적음을 알 수 있다. 차량의 속도와 가속도를 통해 주행상태를 파악하여 동적으로 프레임 제외률을 설정하고 그에 맞게 영상인식 기법을 처리하여 그 수를 최대화시켰다. 실험을 통해 처리 수가 정적 기법에 비해 32.5% 상승함을 확인하였다.

• 자동차안전학회지
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• 제7권3호
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• pp.30-34
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• 2015

This study examined the Korean drivers' acceptance of SAS(Speed Assistance systems) and traffic sign conditions in Korea roads for SLIF(Speed Limit Information Function) that is a part of SAS. Exceeding the speed limit is a factor in the severity of many road accidents and SAS would help the driver to observe a speed limit by warning and/or effectively limiting the speed of the vehicle. SAS are in the initial phase in Korea, Korean drivers could not be familiar with automatical speed limiting during driving, SAS interface design would be considered to be more readily acceptable to the public. And advanced SAS have been introduced onto the market which are able to inform the driver of the current speed limit based on camera and/or digital maps based SLIF. These systems are based on external data using sensors, so environmental conditions are an important factor which could cause malfunction of SLIF functions.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권12호
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• pp.4489-4501
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• 2014

We propose a novel lane detection method based on classification in image sequences. Both structural and statistical features of the extracted bright shape are applied to the neural network for finding correct lane marks. The features used in this paper are shown to have strong discriminating power to locate correct traffic lanes. The traffic lanes detected in the current frame is also used to estimate the traffic lane if the lane detection fails in the next frame. The proposed method is fast enough to apply for real-time systems; the average processing time is less than 2msec. Also the scheme of the local illumination compensation allows robust lane detection at nighttime. Therefore, this method can be widely used in intelligence transportation systems such as driver assistance, lane change assistance, lane departure warning and autonomous vehicles.